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title: "Replicação artigo Araújo, Clara - Gênero e Cargos de Poder nos Partidos Políticos: Efeitos na Alocação de Recursos Eleitorais"
author: "Carlos Freitas"
date: "2025-11-03"
output: html_document
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```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,
                      warning = FALSE,
                      message = FALSE)

library(tidyverse)
library(haven)

```

```{r}
executivas_nacionais <- read_sav("Executivas_Nacional_Dados.sav")
executivas_estaduais <- read_sav("Executivas_Estaduais_Dados.sav")
diretorios <- read_sav("Diretórios Modelo.sav")
```

Tabela 1

```{r}

# Número de partidos por ano
executivas_nacionais |> 
  count(Ano_Padrão, Partido_padrao) |> 
  group_by(Ano_Padrão) |> 
  summarise(n = sum(n))


# Número de membros
executivas_nacionais |> 
  group_by(Ano_Padrão) |> 
  summarise(n = sum(N_membros))


# Número de partidos com mulheres na secretaria geral
executivas_nacionais |> 
  group_by(Ano_Padrão) |> 
  summarise(n = sum(N_Mul_Sec_Geral))
```


Quadro 1

```{r}
executivas_nacionais |> 
  mutate(Alinhamento = case_when(AlinhamentoV3 == "1" ~ "Esquerda",
                                 AlinhamentoV3 == "2" ~ "Centro",
                                 AlinhamentoV3 == "3" ~ "Direita")) |> 
  select(Partido_padrao, AlinhamentoV3, Alinhamento) |>
  distinct(Partido_padrao, .keep_all = TRUE) |> 
  count(Alinhamento)

```

Tabela 2

```{r}
executivas_nacionais |> 
  mutate(Alinhamento = case_when(AlinhamentoV3 == "1" ~ "Esquerda",
                                 AlinhamentoV3 == "2" ~ "Centro",
                                 AlinhamentoV3 == "3" ~ "Direita")) |> 
  group_by(Ano_Padrão, Alinhamento) |> 
  summarise(total_membros = sum(N_membros),
            media_membros = round(mean(N_membros), digits = 1),
            n_mulher = sum(N_mulher),
            percent = n_mulher / total_membros * 100,
            n_mul_sec = sum(N_Mul_Sec_Geral))
```

Tabela 3

```{r}

diretorios |>
  mutate(alinhamento = case_when(AlinhamentoV3 == "1" ~ "Esquerda",
                                 AlinhamentoV3 == "2" ~ "Centro",
                                 AlinhamentoV3 == "3" ~ "Direita"),
         permanencia = case_when(Orgão_Definitivo == 1 ~ "Definitivo",
                                 Orgão_Definitivo == 0 ~ "Provisório")) |>
  group_by(Ano, alinhamento, permanencia) |> 
  summarise(n = n()) |> 
  pivot_wider(names_from = permanencia, values_from = n)

```


Tabela 4

```{r}

executivas_estaduais |> 
  group_by(Ano) |> 
  summarise(total_membros = sum(Mem_Homem_sum) + sum(Mem_Mulher_sum),
            n_mul_sec = sum(M_Sec_Geral_max_1),
            n_mul_fin = sum(M_Financa_max, na.rm = TRUE))
  
```


Gráfico 1

```{r}
executivas_estaduais |>
  mutate(alinhamento = case_when(AlinhamentoV3 == "1" ~ "Esquerda",
                                 AlinhamentoV3 == "2" ~ "Centro",
                                 AlinhamentoV3 == "3" ~ "Direita")) |>
  group_by(Ano, alinhamento) |> 
  summarise(n_homens = sum(Mem_Homem_sum),
            n_mulheres = sum(Mem_Mulher_sum)) |> 
  mutate(total = n_homens + n_mulheres,
         percent_homens = round(n_homens / total * 100),
         percent_mulheres = round(n_mulheres / total * 100))
```

Tabela 5

```{r}
executivas_estaduais |>
  mutate(alinhamento = case_when(AlinhamentoV3 == "1" ~ "Esquerda",
                                 AlinhamentoV3 == "2" ~ "Centro",
                                 AlinhamentoV3 == "3" ~ "Direita")) |> 
  group_by(Ano, alinhamento) |> 
  summarise(presidenta = sum(Presidenta_max),
            sec_geral = sum(M_Sec_Geral_max_1))
```



